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Using position specific scoring matrix and auto covariance to predict protein subnuclear localization

Journal of Biomedical Science and Engineering 2009年第1期2卷 51-56页

作者： Rong-Quan Xiao Yan-Zhi Guo Yu-Hong Zeng Hai-Feng Tan Hai-Feng Tan Xue-Mei Pu Meng-Long Li College of Chemistry Sichuan University Chengdu 610064 P.R. China College of Life Sciences Sichuan University College of Life Sciences Sichuan University Chengdu 610064

The knowledge of subnuclear localization in eukaryotic cells is indispensable for under-standing the biological function of nucleus, genome regulation and drug discovery. In this study, a new feature representation was pro-posed by combining position specific scoring matrix (PSSM) and auto covariance (AC). The AC variables describe the neighboring effect between two amino acids, so that they incorpo-rate the sequence-order information;PSSM de-scribes the information of biological evolution of proteins. Based on this new descriptor, a support vector machine (SVM) classifier was built to predict subnuclear localization. To evaluate the power of our predictor, the benchmark dataset that contains 714 proteins localized in nine subnuclear compartments was utilized. The total jackknife cross validation ac-curacy of our method is 76.5%, that is higher than those of the Nuc-PLoc (67.4%), the OET- KNN (55.6%), AAC based SVM (48.9%) and ProtLoc (36.6%). The prediction software used in this article and the details of the SVM parameters are freely available at http://***/ predict_SubNL/*** and the dataset used in our study is from Shen and Chou’s work by downloading at http://***/ bioinf/Nuc-PLoc/***.

关键词： Position Specific Scoring Matrix Auto Covariance Support Vector Machine Protein subnuclear Localization Prediction

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